On the Importance of Integrating Transportation Costs into Tactical Forest Harvest Scheduling Model
Notice bibliographique
Résumé
In tactical forest management planning, the decisions required to meet the strategic plan are made, and these include: i) scheduling of spatially explicit harvest-blocks; ii) construction of a road-network required to access these blocks; and iii) transportation costs within the tactical forest planning area (hereafter only referred to as transportation costs) that emerge from the first two decisions. These three decisions are interdependent and should therefore be integrated in any optimization model. At present, this integration is not fully made. This is because: i) the integrated model is NP-hard, and exact solutions are not feasible for large and medium-sized forests; and ii) metaheuristic search algorithms, which can be used on larger forests, have not integrated transportation costs realistically.The economic consequences of not integrating transportation costs into tactical planning models has not been quantified and evaluated by researchers; and the objective of this paper is to fill this gap in knowledge. To this end, an exact solution approach is used to solve and compare two integrated models: i) a model in which transportation costs are included in the objective function, and b) a model in which transportation costs are excluded from the objective function. The models were applied to three forests ranging in area from 6628 to 19,677 ha.Results show that: i) the model which included transportation costs yielded solutions with major reductions in both transportation and total costs; and ii) that, as the forests to which the model was applied tripled in area (from 6628 ha to 19,677 ha), the percent reduction in total costs increased disproportionately – more than fivefold (from 3.9% to 21%). These results are important, for they indicate that the integration of transportation costs into a tactical planning model is of major economic consequence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».